リッジラインプロット
Contents
8. リッジラインプロット¶
リッジラインプロットとは
8.1. 概要¶
8.2. Plotlyによる作図方法¶
8.3. MADB Labを用いた作図例¶
8.3.1. 下準備¶
import pandas as pd
import plotly.express as px
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
# 前処理の結果，以下に分析対象ファイルが格納されていることを想定
PATH_DATA = '../../data/preprocess/out/episodes.csv'
# Jupyter Book用のPlotlyのrenderer
RENDERER = 'plotly_mimetype+notebook'
# 平均掲載位置を算出する際の最小連載数
MIN_WEEKS = 5
def show_fig(fig):
"""Jupyter Bookでも表示可能なようRendererを指定"""
fig.update_layout(margin=dict(t=50, l=25, r=25, b=25))
fig.show(renderer=RENDERER)
def add_years_to_df(df, unit_years=10):
"""unit_years単位で区切ったyears列を追加"""
df_new = df.copy()
df_new['years'] = \
pd.to_datetime(df['datePublished']).dt.year \
// unit_years * unit_years
df_new['years'] = df_new['years'].astype(str)
return df_new
df = pd.read_csv(PATH_DATA)
8.3.2. 長期連載作品の話数毎の掲載位置の分布¶
df_tmp = \
df.groupby('cname')['pageStartPosition']\
.agg(['count', 'mean']).reset_index()
df_tmp = \
df_tmp.sort_values('count', ascending=False, ignore_index=True)\
.head(10)
cname2position = df_tmp.groupby('cname')['mean'].first().to_dict()
df_plot = df[df['cname'].isin(list(cname2position.keys()))]\
.reset_index(drop=True)
df_plot['position'] = df_plot['cname'].apply(
lambda x: cname2position[x])
df_plot = df_plot.sort_values('position', ignore_index=True)
# 話数の区切り
UNIT_EP = 100
cnames = df_plot['cname'].unique()
for cname in cnames:
df_c = df_plot[df_plot['cname']==cname].reset_index(drop=True)
df_c['eprange'] = (df_c.index + 1) // UNIT_EP * UNIT_EP
df_c = df_c.sort_values('eprange', ascending=False, ignore_index=False)
df_c['eprange'] = df_c['eprange'].apply(
lambda x: f'{x}話以降')
fig = px.violin(
df_c, y='eprange', x='pageStartPosition',
title=f'{cname}の掲載位置', orientation='h',
points=False)
fig.update_traces(
side='positive', scalemode='count', width=4)
fig.update_layout(xaxis_showgrid=False, xaxis_zeroline=False)
fig.update_xaxes(title='掲載位置')
fig.update_yaxes(title='話数')
show_fig(fig)